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title: "Multicanal y rendimiento"
description: "Análisis multicanal vectorizado y notas de rendimiento."
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## Soporte multicanal

phonometry soporta de forma nativa señales multicanal (estéreo, 5.1, arrays de
micrófonos…) mediante **operaciones totalmente vectorizadas**. Los arrays de
entrada con forma `(N_channels, N_samples)` se procesan en paralelo, con
ganancias de rendimiento significativas frente a bucles iterativos.

<img class="light-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/signal_response_multichannel_es.png" alt="Análisis estéreo: ruido rosa y barrido logarítmico resueltos por canal en tercios de octava" style="width:80%"><img class="dark-only" src="https://raw.githubusercontent.com/jmrplens/phonometry/main/.github/images/signal_response_multichannel_es_dark.png" alt="Análisis estéreo: ruido rosa y barrido logarítmico resueltos por canal en tercios de octava" style="width:80%">

*Análisis simultáneo de una señal estéreo: canal izquierdo (ruido rosa) vs canal
derecho (barrido senoidal logarítmico).*

La convención es consistente en toda la librería: el tiempo siempre es el
**último eje**. Aplica a `octave_filter`, `OctaveFilterBank`, `weighting_filter`,
`time_weighting`, `leq`, `laeq`, `ln_levels` y `spectrogram`.

```python
import numpy as np
from phonometry import octave_filter

# Dos canales calibrados en Pa para que la guía funcione por sí sola
fs = 48000
t = np.arange(fs) / fs
left = 0.2 * np.sin(2 * np.pi * 1000 * t)
right = 0.1 * np.sin(2 * np.pi * 500 * t)

stereo = np.stack([left, right])          # (2, n_samples)
spl, freq = octave_filter(stereo, fs, fraction=3)
# spl tiene forma (2, n_bands): una fila por canal
```

## Formas aceptadas, de un vistazo

| Entrada | Se interpreta como | Salida típica |
| :--- | :--- | :--- |
| Array 1D `(n,)` | un canal | nivel escalar / `(bands,)` |
| Array 2D `(ch, n)` | `ch` canales de `n` muestras cada uno | niveles `(ch,)` / `(ch, bands)` |
| lista de floats | un canal (se convierte) | como 1D |
| `(ch, n)` en `spectrogram` | STFT multicanal | `(ch, bands, frames)` |

Todo se vectoriza a lo largo del eje inicial de canales — un único diseño de
filtro se aplica a todos los canales en una sola llamada a SciPy, así que 8
canales cuestan mucho menos que 8 ejecuciones separadas. Convención: **canales
primero**, como la mayoría del código DSP (`soundfile` devuelve `(n, ch)`:
transpón con `x.T`).

## Rendimiento: vectorización y caché

La clase `OctaveFilterBank` está muy optimizada para procesado en tiempo real y
por lotes. Usa vectorización NumPy para manejar arrays de audio multicanal
(p. ej. arrays de micrófonos de 64 canales) sin bucles Python explícitos.

```python
from phonometry import OctaveFilterBank

bank = OctaveFilterBank(fs=48000, fraction=3, filter_type='butter')

# Propiedades calculadas
# bank.freq (centros), bank.freq_d (bordes inferiores), bank.freq_u (superiores), bank.sos

# Procesar múltiples señales de forma eficiente
stream = [stereo]                 # tu secuencia de tramas multicanal
for frame in stream:
    # detrend=True (por defecto) elimina el offset DC y mejora la precisión en graves
    spl, freq = bank.filter(frame, detrend=True)
```

Notas adicionales de rendimiento:

- **Caché de diseño**: `octave_filter()` reutiliza los diseños del banco entre
  llamadas con parámetros idénticos (caché LRU de 32 entradas), así que llamarla
  en bucle no rediseña el banco cada vez. `OctaveFilterBank` te da control
  explícito sobre el ciclo de vida del diseño.
- **Diezmado multitasa**: las bandas graves se filtran a una frecuencia diezmada,
  lo que es a la vez más rápido y numéricamente más estable (consulta
  [Teoría](/phonometry/es/reference/theory/)).
- **numba opcional**: el kernel del modo `impulse` de la ponderación temporal se
  compila JIT cuando numba está instalado (`pip install phonometry[perf]`).
